(57)【要約】【課題】数１０個の自由度を有する超多自由度システムにおいて、意識する少ない自由度に関して指示入力することで操作者の意図に沿った操作を行えるようにした制御方法と制御装置を提供する。【解決手段】いくつかの自由度について直接指示できる入力デバイス２２に接続すると共に、直接指示しない自由度については、動作推定部２１で自由度の動作間の結合確率分布として表現した確率ネットワーク２３を用いて、与えられた状況で実行される確率の最も高い行動パターンを推論し、その推論に従って自動的に制御する。【選択図】  図１
2005007490.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
超多自由度システムにおいて、いくつかの自由度について動きを直接指示できる操縦機構に接続すると共に、直接指示しない自由度については、自由度の動作間の結合確率分布として表現した確率ネットワークを用いて、与えられた状況で実行される確率の最も高い行動パターンを推論し、その推論に従って自動的に制御するようにしたことを特徴とする超多自由度システムの制御方法。
【請求項２】
前記超多自由度システムがヒューマノイドロボットであることを特徴とする請求項１記載の遠隔制御方法。
【請求項３】
いくつかの自由度について動きを直接指示できる入力デバイスと、自由度の動作間の結合確率分布として表現した確率ネットワークを格納した動作推定部を備えた超多自由度システム用の制御装置であって、直接指示する自由度に係る部位を前記入力デバイスに接続すると共に、前記動作推定部が直接指示しない自由度について前記確率ネットワークを用いて与えられた状況で実行される確率の最も高い行動パターンを推論し、その推論に従って各軸動作方法を前記超多自由度システムに提示することを特徴とする超多自由度システムの制御装置。
【請求項４】
前記超多自由度システムがヒューマノイドロボットであることを特徴とする請求項３記載の遠隔制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ヒューマノイドロボットなど高次の自由度を有するシステムを遠隔で操作する方法と装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ヒューマノイドロボットで代表される多自由度ロボットシステムは、操作者が直接入力できる自由度に比べて制御すべき自由度が非常に多く、また、それぞれの自由度は操作者の意図に応じた協調制御が行われる必要がある。
たとえば、ヒューマノイドロボットは、人に近似した動作を行わせるため、現状でも３０自由度以上と極めて多数の自由度を備えて、目の前にある物体を把持する動作を行わせるだけでも、物体までの距離や目的に応じて、頭部の位置・姿勢、左右ハンドの位置・姿勢、左右ハンドの開閉、上体傾き、上体捻り、腰前後位置、腰上下位置、脚を使った歩行などを指示する必要がある。
【０００３】
このような数１０個の自由度を有する超多自由度システムを遠隔制御する場合、すべての自由度について操作者がそれぞれ直接入力・指示することは困難である。操作者はできるだけ簡単な操作で意図した動作を実現させたいのであり、できるだけ少ない入力により正確に意図を反映した制御を実現できるような操作方法及び装置が望まれている。
【０００４】
ヒューマノイドロボットについて遠隔操作する方法として、操作者の体の動きを計測してロボットの各関節の指令値を生成する完全マスタースレーブ方式と、予めプログラムされた全身行動をコマンドにより再生する教示再生方式がある。完全マスタースレーブ方式は、装置が大掛かりになる上、人とロボットの幾何学的・動力学的相違から安定な動作をさせることが難しいという問題がある。また、教示再生方式では、事前に教示した動作に限定されるため、状況に応じた動きをさせることができないという問題がある。
【０００５】
これに対して、非特許文献１は、できるだけ簡単な操作で意図した動作を実現させる手法として、ジョイスティックからの入力だけでヒューマノイドロボットの全身制御を行う方法を教示している。人間は、作業に応じて意識を集中する部位を切り替えてその部位を意識的に動かし、残りの意識していない部位は装置に任せることにより無意識に動かす。
非特許文献１に教示された方法は、意識を集中する部位の自由度が限定されていることに注目して開発されたもので、意識を集中する部位をジョイスティックのような簡単な操作装置を用いて制御し、無意識的に行っている他の部位の動作については、ロボットの動作制御系の中に自律機能として埋め込んだものである。
【０００６】
教示されたシステムでは、２本の３自由度ジョイスティックを用い、ジョイスティックの機能を指定する切替ボタンに頭、両手先、両グリッパハンド、胴体、両足先の合計８個の操作点の位置・姿勢操作を割り振ってあって、意識を集中する部位に従ってジョイスティックの機能を切り替えて操作することができる。
ジョイスティックにより入力された操作パラメータは全身動作生成サーバに取り込まれて、このサーバにより制御ループごとに操作点の位置姿勢を計算し、それに追従するように全関節の目標角を生成する。
【０００７】
この方法を用いることより、操作者は、ロボットとの幾何学的・動力学的な相違を意識することなく歩行時の重心位置など安定性を保ったまま、必要な部位に意識を集中してロボットを操作することができる。
しかし、この方法では、１連の動作を行わせるためにはジョイスティックで操作する部位を切り替える必要がある。たとえば、床上の物体を把持する場合は、人ならば手と腕の動きのみを意識すれば足り、手が届かないときには無意識に腰をかがめて物体を掴めるようにするが、この方法では、操作者は初めに腰の操作を行って腰をかがめてからハンドに切り替えて物体を把持することになる。
【０００８】
さらに、本願出願人により開示された特願２００３−０６６６８６号公報には、対象システムの自由度の動きを操作者の意図に応じて予めパターン化しておき、遠隔操作時には適当なパターンを選択して、一部の自由度について直接指示すると、それ以外の自由度については自動的に制御するようにした操作方法が記載されている。しかし、この方法は、各自由度の全ての動きをパターンとして分類することが大変な労力を要求し、しかも、予め準備したパターン以外の動作を行わせることができない。さらに、入力された動作パターンに基づいて具体的な各軸指令値を生成する部分を作成する必要があるが、状況によって動的に変化するようにすることができないので、各軸指令値が必ずしも操作者の意図と合致しない場合が生じる。
【０００９】
【非特許文献１】
ＮＥＯ  Ｅｅ  Ｓｉａｎ  他「ヒューマノイドロボットの全身遠隔操作」第２０回日本ロボット学会学術講演会予稿集（２００２）
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
そこで、本発明が解決しようとする課題は、数１０個の自由度を有する超多自由度システムにおいて、意識する少ない自由度に関して指示入力することで操作者の意図に沿った操作を行えるようにした制御方法と制御装置を提供することである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決する本発明における超多自由度システムの制御方法は、いくつかの自由度について直接指示できる操縦器に接続すると共に、直接指示しない自由度については、自由度の動作間の結合確率分布として表現した確率ネットワークを用いて、与えられた状況で実行される確率の最も高い行動パターンを推論し、その推論に従って自動的に制御するようにしたことを特徴とする。
【００１２】
本発明の超多自由度システム制御方法は、人がマスターアームやジョイスティックなどの操縦型入力装置を介して入力できる比較的少数の自由度について指示するだけで、他の自由度を含めた全ての自由度について人が操作する場合に最も確率の高い動作を取らせるので、超多自由度システムに対して操作者の意図に沿った操作を確率的に選択して行うことができる。なお、動作パターンはグラフィカルユーザインターフェースＧＵＩなどを使って簡単に選択することができる。
【００１３】
操作者が操作したい特定の自由度以外の自由度についても、操作者の意図に沿った動きを取らせることができるので、無理のない少ない自由度について直接的に操作するだけで、超多自由度システム全体を意図通りに遠隔操作することができる。
なお、確率ネットワークを利用するので、想定される全ての状況について全ての要素の動作を予めプログラムしておかなくても、与えられた環境に対して動的に多自由度システムの制御を決定することができる。
【００１４】
このような手法は、ヒューマノイドロボットの全身制御に利用すると有効である。たとえば、床上の物体を掴もうとする場合でも、操作者は意識をハンドに集中したままで残りの自由度については制御装置に任せることにより操作者の意図に沿った動作をさせることができる。
ベイジアンネットワークは、理論面で十分整備されていて複雑なシステムについても実用的な時間内で確率計算が可能であるので、確率ネットワークとしてベイジアンネットワークを用いることが好ましい。
【００１５】
また、上記課題を解決する本発明における超多自由度システムの制御装置は、いくつかの自由度について動きを直接指示できる入力デバイスと、自由度の動作間の結合確率分布として表現した確率ネットワークを格納した動作推定部を備えた超多自由度システム用の制御装置であって、直接指示する自由度に係る部位を入力デバイスに接続すると共に、動作推定部が直接指示しない自由度について確率ネットワークを用いて与えられた状況で実行される確率の最も高い行動パターンを推論し、その推論に従って各軸動作方法を超多自由度システムに提示することを特徴とする。
なお、本発明の超多自由度システムの制御方法及び制御装置はヒューマノイドロボットを制御の対象とすることにより、大きな効果を得ることができる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下実施例を用いて本発明の超多自由度システムの制御方法と装置を詳細に説明する。
図１は本実施例のシステム構成を表すブロック図、図２は操作例の動作モデルを示すブロック図、図３は例示した動作モデルの各ノードにおける動作確率割付表、図４は本実施例のシステムの制御フローを説明するフロー図である。
本実施例は、超多自由度システムとしてヒューマノイドロボットを対象として本発明の超多自由度システムの制御方法を適用したもので、マニュアル操作によって遠隔制御してハンドを動かす場合に関するものである。
【００１７】
代表的なヒューマノイドロボットは、頭部の向き、左右のハンドの位置と姿勢、左右ハンドの開閉、上体の傾き、上体の捻り、腰の前後位置、腰の上下位置などの動作をするため、合計３０自由度程度を有する。さらに、歩行のコマンド指示が必要である。これらロボットが有する全ての自由度について操作者が指示するのでは、大変な作業が必要となり操作性が悪い。
【００１８】
しかし、人は身体の全ての部位を意識して動かす訳ではなく、目的とする行為に直接関係する部位については意識して動かしてもそれ以外は意識しなくても自律的に動くようになっている。
人の場合は、たとえば物を掴もうとして手が届かないときには身体を傾けたり歩行して近づいたりするが、対応策をいちいち判断してから動作を切り替えて身体を傾けたりする訳ではなく、物を掴むという意図の下に意識して物の方に手を伸ばすが、手が届かなければ、ほとんど無意識に身体を傾けて手が届くようにしたり、それでも足りなければ１足歩んで物に近付いてから掴む。
【００１９】
そこで、本実施例の制御方法及び制御装置は、ロボットの操作者が、目的とする作業に対して直接的に関係して意識を集中すべき部位の操作を行えば、その他の部位についてはロボットの状態に基づいて操作者が選択する確率が高い操作をするようにして、操作者の作業を簡単化しようとするものである。
制御装置に確率ネットワークを導入することによって、このような要請に応えることができた。
【００２０】
本実施例のロボットシステムは、図１に示すように、各駆動軸にモータとセンサを備えたロボット１１と各軸に対するコマンドを生成する各軸コマンド生成部１２を備えた通常のロボットシステム１と、操作者が直接指令する駆動軸に対する指令信号とそれ以外の駆動軸について動作方法を指示する情報を各軸コマンド生成部１２に供給する遠隔操作システム２を備えて、操作者３が遠隔操作システム２を操作してロボット１を遠隔操作するようになっている。
【００２１】
遠隔操作システム２には、動作推定部２１と入力デバイス２２が備わっている。入力デバイス２２は、マスタアームやジョイスティックなど、操作者３がハンドなど所定の要素について、位置や姿勢などを直接を指定したり数値的に指示値を入力したりするものである。
動作推定部２１は、ベイジアンネットワークなどの確率ネットワーク２３を格納して、確率ネットワークを使用して動作モデルから各動作の実行確率を計算する。演算の前提となる各種の付随情報は、操作者３がＧＵＩやキーボードなどにより動作推定部２１に入力する。
【００２２】
ベイジアンネットワークは、複数の確率変数の間の定性的な依存関係をノードと有向グラフを組み合わせたグラフ構造によって表し、その間の定量的な関係を条件付き確率で表したモデルであって、いくつかの変数について値が分かっているときに、値の分かっていない変数がある特定の値を取る確率を計算することができる。ベイジアンネットワークを用いることによって、最も可能性の高い変数の値を推定したり、全ての可能性を考慮して各値が取る確率で平均した意志決定を行うことができる。
ベイジアンネットワークは、理論面で十分整備されているので、複雑なモデルであっても実用的な時間で確率計算が可能である。
【００２３】
図２は、簡単な例として手腕操作の動作モデルの部分のベイジアンネットワークについて、その定性的な依存関係をグラフ構造として表した例を示すものである。また、動作モデルの各ノードには与えられた状況下で取るべき動作の確率が割り振られている。図３は、手腕動作の動作モデルにおける変数間の定量的な関係を条件付き確率で表したものである。
操作者は、ある局面においてロボットについて何らかの行動目的を設定して入力する。ここでは、操作者はヒューマノイドロボットを遠隔操作して前方にある物体を把持しようとしている。これが行動目的ノードＮ１である。状況によっては、持っている物体を運搬するなど、他の事柄を行動目的としてもよく、操作者が装置に入力することにより指定することができる。
【００２４】
また、このとき、物体との距離や障害物の有無に応じて、操作者は何らかの意図を持つ。
たとえば、把持しようとする物体が遠くにあるときには手が届かないので、ロボットの上体を傾けて掴むという意図を持つ。あるいは、上体を傾けようとしても障害物があって傾けることができないときには、上体の姿勢を維持するという意図を持つかも知れない。
物体が遠くにあって上体を傾けても届かないときは、物体の存在する方向に歩いて近づいて掴むという意図を持つ。あるいは、何らかの条件によってロボットは歩行できないときには、上体が倒れても手を伸ばして捕まえるという意図を生じるかも知れない。また、物体を把持する動作の間ロボットのハンドの姿勢が多少変化してもよいとするかも知れない。あるいは、ハンドは同じ姿勢を維持するという意図を持つときもある。
【００２５】
制御を実行する場における状況あるいは条件は、操作者など人の手によって入力したり、センサにより検知して取得することができる（ノードＮ２）。図２では、ゴールまでの距離が条件となり、これを入手して入力する。距離センサを用いて自動的にセットしてもよい。手腕操作においては、対象物体までの距離や運搬目的地までの距離などが条件となる。条件として得られた数値は、たとえば０〜５０ｃｍ、５０ｃｍ〜１ｍ、１ｍ以上、の３つの水準に分類してもよい。手腕操作は、距離における細かい数値に左右されず、また、分類数が大きくなると条件下の操作選択確率の評価などに余分な手数を要するので、選択の判断を左右する程度の段階に分類して利用することが好ましいからである。
【００２６】
また、操作者の意図は、可能性のある意図についてそれぞれ与えられた条件下でどの程度の確率で採用されるかを評価して、記録しておく。
上体姿勢Ｎ３と歩行Ｎ４は、それぞれハンドの動作に伴う上体の前傾動作と歩行動作を指すもので、右ハンド位置Ｎ６とゴールまでの距離Ｎ２に応じて実行確率が異なる。操作者は、目標物までの距離が小さいときにはハンドを伸ばすことが先決でそれでも届かないときにはじめて歩行し、また目標物までの距離が大きければ直ちに歩行を行うといった意図をもつことがある。
【００２７】
たとえば、物体を掴むため（ノードＮ１）右ハンドを伸ばそうとしたときに、目標物までの距離（ノードＮ２）が０〜５０ｃｍで、右ハンドの位置（右ハンド位置ノードＮ６）が体に近いときには上体を前傾する必要がないので、上体前傾させる意図（上体姿勢ノードＮ３）を持つ確率は０となる。また、ロボットを歩かせて目標物に近づける必要もないので、歩行（歩行ノードＮ４）の確率も０である。
目標物までの距離（ノードＮ２）が０〜５０ｃｍで、右ハンド位置（ノードＮ６）が体から遠いときにさらに離れている物を掴むには、上体を傾斜させなければハンドが届かない場合が多いので、上体姿勢選択確率Ｐ（Ｎ３）は増大して、たとえば０．８と評価される。また、目標までの距離がそれほど大きくないので、歩行選択確率Ｐ（Ｎ４）は、たとえば０．１程度と比較的低く評価される。
すなわち、目標物までの距離が比較的近いときは、まず手を伸ばしてみて、届かなければ上体を傾けて掴むが、歩いて近づく必要はあまりない。
【００２８】
また、目標物までの距離（ノードＮ２）が５０ｃｍ〜１ｍのとき、右ハンドの位置が体に近いときには上体を前傾させる確率Ｐ（Ｎ３）は０．４程度、歩行する確率Ｐ（Ｎ４）は０．３程度と評価される。ここで、右ハンドの位置が体から遠ければ、さらに遠い物を掴もうとすれば上体を傾ける必要が出てくるので、上体を前傾させる確率Ｐ（Ｎ３）は０．９程度、歩行する確率Ｐ（Ｎ４）は０．５程度である。
すなわち、目標物の位置がそこそこ遠いときには、上体を傾けながら手を伸ばしていく動作が実現される。
【００２９】
目標物までの距離（ノードＮ２）が１ｍ以上あって、右ハンド位置（ノードＮ６）が体に近いときに、手が届かない離れている物を掴もうとすれば、上体を傾斜させても届かないことが分かるので、はじめから歩いて物体に近づいてからハンドを伸ばして掴む。したがって、上体姿勢選択確率Ｐ（Ｎ３）はほぼ０であるが、歩行選択確率Ｐ（Ｎ４）は０．９と比較的大きく評価される。
また、右ハンド位置（ノードＮ６）が体から離れていて、手を伸ばしても対象物に届かない場合には、はじめから歩いて対象物に近づいてから手腕動作を行う。したがって、上体前傾確率Ｐ（Ｎ３）は０、歩行する確率Ｐ（Ｎ４）は１．０となる。目標物までの距離が遠いときは、はじめから歩いて物体に近づくという動作が実現される。
【００３０】
なお、右ハンド姿勢ノードＮ５では、基本的にマスタアームなどの入力デバイスにより指令値が入力される。しかし、たとえば物体を把持するような行動目的Ｎ１においては、入力された指令値に厳密に従う必要性がなく、姿勢を入力値に合わせようとする確率Ｐ（Ｎ５）は０．１である。なお、動作目的が物体を運搬することであるときは、物体を捧げ持つ必要があるので、姿勢に対する指令値に従う確率Ｐ（Ｎ５）は０．８程度となる。
さらに、右ハンド位置（ノードＮ６）は入力デバイスからの指令結果としての体からの距離を離散値として表現するもので、ここでは２段階で表示したが、それ以上に分割してもよいことは言うまでもない。
右ハンド開閉ノードＮ７では、把持機構に対する指令がマスタアームなどの入力デバイスにより入力される。
【００３１】
以上のように評価された各ノードについての条件付き確率は、たとえば図３のように検索しやすい表の形式で記憶装置に格納される。
なお、ノードＮ３における上体前傾の量やノードＮ４における歩行の量は入力デバイスにより指示される。
操作者はマスタアームやジョイスティックなどの入力デバイスを用いてハンドなどの位置・姿勢を指示する。また動作の目的や環境情報などの付随情報は、グラフィカルユーザインターフェースＧＵＩなどを用いてシステムに入力する。動作推定部では、これらの情報を基にロボットの動作を推定し、ロボットシステムに各軸動作方法の指示を与える。
【００３２】
図４によって、本実施例の制御システムの制御フローを説明する。
はじめに環境情報をシステムに設定するため、操作者がＧＵＩなどを用いて指定した行動の目的やゴールまでの距離などの付随情報を入力する（Ｓ１）。図２におけるＮ１やＮ２の動作である。その後、ＧＵＩなどを介して動作推定開始信号を受け取ると（Ｓ２）、マスタアームなどの入力デバイスを介して入力した位置・姿勢情報を受け取る（Ｓ３）。
入力された位置・姿勢情報は、ロボットシステム１の各軸コマンド生成部１２にも伝達されて、ロボット１１を直接操作する指令値となる。
【００３３】
入力デバイスからの指令値がどの部位を直接操作するものになるかは行動目的によって異なり、行動目的を入力したときに決められる。図２のハンド操作の場合は、ノードＮ５に関係する右ハンド姿勢、Ｎ６の右ハンド位置、Ｎ７の右ハンド開閉を操作するように関連付けられる。
さらに、確率ネットワークの各ノードで、決められた条件付き確率に従いこれらの情報に基づいて確率推論を実行して、そのときの状態に応じて操作者が取るであろう動作を推定する（Ｓ４）。
【００３４】
図２の例では、操作推定部２１からの出力は、「上体を前傾させる確率Ｐ（Ｎ３）」、「歩行する確率Ｐ（Ｎ４）」、「ハンド姿勢を入力に合わせる確率Ｐ（Ｎ５）」あって、行動目的Ｎ１が物体を掴むことで、ゴールまでの距離Ｎ２が５０ｃｍ〜１ｍで、ハンドの位置Ｎ６が体に近いという付随情報の下では、それぞれの確率値は、０．４、０．３、０．１となる。これらの値は、ロボットシステム１の各軸コマンド生成部１２に送られる。各軸コマンド生成部１２では、伝送された各ノードの動作推定結果を基に、ロボット１１の構造に応じてその動作量を各軸指令値に展開する。ロボットの構造はロボットシステムによって異なるので、展開方法はロボットごとに決められる。
【００３５】
また、人間型ロボットの中には歩行時に上体姿勢の制御が自由にできないものがある。このようにノード間で排他的な制御が必要である場合には、ノードごとの動作推定結果のうちで最も高い確率値を持つものであって、所定の閾値を越えたノードだけに推定結果に基づいた行動を取らせるようにしたらよい。
各ノードがそれぞれ独立に行動できるようなロボットシステムでは、推定結果の値を各軸に展開するときの優先度に対応するものとして逆変換を解く。このとき、優先度の最も高いノードについてはマスタアームなどの入力デバイスから位置・姿勢などの動き量を指令できるようにする。
ロボットが作動して、各軸の状態が目標を達成するようになったり、動作の目的が達成されたことをセンサなどで確認できたときには、センサやＧＵＩなどを通じて目標達成信号が入力される。目標が達成されたら、次の行動に備えて再び付随情報入力の準備する（Ｓ５）。
【００３６】
本実施例の遠隔操作方法によれば、たとえば、前方にある物体を把持しようとするときに、物体との距離などの条件に応じて、操作者としての意図が生じるので、制御システムがその意図を推定して的確な操作を行わせる。
たとえば、物体が手の届かないところにあるときには、上体を傾け身体を伸ばしてその物体を掴むようにする確率が高いし、物体がさらに遠くにあれば近くまで歩いて行って掴む確率が高い。
また、本実施例の制御を実行する場における状況あるいは条件を表すノードＮ２に、障害物に関する項目を付加し、その他のノードを障害物の状態に応じた条件付き確率とすることで、たとえば、手の届くところにあっても他の物に触れたくないときなどには、上体の傾斜や腰の前後動は行わないようにする動作などが実現される。
【００３７】
すなわち、本実施例の操作方法では、操作者は対象物に向かってハンドを伸ばす指令を発してさえいれば、操作者の意図を推定して他の関連部位を自律的に操作して、目的とする動作を完成させることができる。
本実施例の遠隔制御方法によれば、制御の条件に対応して多数の制御モードについて条件付き確率を算定した確率ネットワークを利用して各軸動作方法をロボットシステムに供給するので、操作者が注目する部位について直接制御を行うと、その他の部位についていちいち指令を発生しないでも操作者の意図を推定して自動的に動作を行わせることができる。
【００３８】
上記実施例ではハンドの動作について説明したが、その他の自由度についても同様に遠隔制御装置を組み上げることができる。ヒューマノイドロボットの数１０自由度のそれぞれについて、動作ノードを設定して確率ネットワークを構築することにより、多様な制御目的を達成できる多機能のロボット制御装置とすることができる。
また、ここでは、ヒューマノイドロボットに関して説明したが、自由度が多すぎて人がその全ての自由度についてそれぞれ直接制御することが困難なその他のロボットや大規模プラントの運転など多数の自由度を有するシステムであれば、本実施例の制御方法と装置を適用することによって、大きな効果を得ることができることは言うまでもない。
さらに、上記方法で構築する動作モデルを利用して、たとえば、通常の操作状態をオンラインで監視して各動作の実行確率を算出しておいて、与えられた状況下で操作者が実行した動作について実行確率の高い的確な操作であったかを評価することにより、操作者の動作監視装置とすることもできる。
【００３９】
【発明の効果】
以上説明した通り、本発明の遠隔制御方法および装置は、多数の自由度を有する制御対象システムに適用することによって、特に意識する操作変数についてのみ操作者が指令信号を発生するだけで、残りの自由度については操作者の意図を推定して自律的に制御を行うことによってシステム全体の制御を行うことができるようになり、ヒューマノイドロボットなどの制御における実用性が大きく向上した。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の１実施例における制御システムの構成を表すブロック図である。
【図２】本実施例における操作例の動作モデルを示すブロック図である。
【図３】本実施例として例示した動作モデルの各ノードにおける動作確率割付表である。
【図４】本実施例のシステムの制御フローを説明するフロー図である。
【符号の説明】
１  ロボットシステム
１１  ロボット
１２  各軸コマンド生成部
２  遠隔操作システム
２１  動作推定部
２２  入力デバイス
２３  確率ネットワーク
３  操作者
【図１】
2005007490.tif 000003
【図２】
2005007490.tif 000004
【図３】
2005007490.tif 000005
【図４】
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